Serverless-Ressourcen definieren
Schreiben Sie SAM-Templates, um Lambda Functions, API-Gateway-Endpunkte, DynamoDB-Tabellen und andere Serverless-Komponenten zu definieren.
Serverless-Ressourcen definieren ist eine kostenlose Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion auf CoddyKit. Dies ist Lektion 2 von 4. Du kannst die komplette Lektion unten kostenlos lesen – dann übst du sie direkt im Browser mit einem integrierten Code-Editor und einem KI-Tutor rund um die Uhr. Sie ist Teil des Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lernpfads, und dein Fortschritt wird über Web und CoddyKit-App synchronisiert. Der Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Teile dieser Lektion wurden noch nicht übersetzt und werden auf Englisch angezeigt.
What are SAM Templates?
AWS Serverless Application Model (SAM) templates are a powerful way to define your serverless applications using Infrastructure as Code (IaC).
Instead of manually configuring resources in the AWS console, you describe them in a YAML or JSON file. This makes your deployments repeatable, version-controlled, and easier to manage.
Anatomy of a SAM Template
A SAM template has a clear structure. The most important parts are:
AWSTemplateFormatVersion: Specifies the template format version.Transform: AlwaysAWS::Serverless-2016-10-31for SAM.Description: A brief description of your application.Resources: Where you define all your AWS components.
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: My First SAM App
Resources:
# Your serverless resources go hereDefining a Serverless Function
The core of many serverless applications is the AWS Lambda function. In SAM, you declare a Lambda using the AWS::Serverless::Function resource type.
You need to specify its handler, runtime, and where its code is located.
Resources:
MyLambdaFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
CodeUri: s3://my-bucket/my-app.zip
MemorySize: 128
Timeout: 30Key Lambda Properties
Let's break down some common AWS::Serverless::Function properties:
Handler: The entry point in your code (e.g.,filename.function_name).Runtime: The programming language runtime (e.g.,python3.9,nodejs18.x).CodeUri: Path to your function's deployment package (local or S3).MemorySize: RAM allocated to the function (MB).Timeout: Max execution time (seconds).
API Gateway as an Event Source
To make your Lambda function accessible via an HTTP endpoint, you integrate it with Amazon API Gateway. In SAM, you do this by adding an Events property to your function.
The HttpApi type is often preferred for its simplicity and cost-effectiveness.
Resources:
MyApiFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
CodeUri: s3://my-bucket/api-app.zip
Events:
MyApiEvent:
Type: HttpApi
Properties:
Path: /hello
Method: GETDefining a DynamoDB Table
For data persistence, you can define a DynamoDB table directly in your SAM template. SAM provides a convenient AWS::Serverless::SimpleTable resource type.
This creates a basic DynamoDB table with a primary key. For more advanced configurations, you can use AWS::DynamoDB::Table.
Resources:
MyDataTable:
Type: AWS::Serverless::SimpleTable
Properties:
PrimaryKey:
Name: id
Type: String
ProvisionedThroughput:
ReadCapacityUnits: 1
WriteCapacityUnits: 1IAM Permissions for Resources
Your Lambda functions often need permission to interact with other AWS services, like DynamoDB. You grant these permissions using IAM (Identity and Access Management) policies.
SAM allows you to attach policies directly to your Lambda function's execution role using the Policies property.
Resources:
MyLambdaWithDbAccess:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
CodeUri: s3://my-bucket/db-app.zip
Policies:
- DynamoDBReadWriteAccess:
TableName: !Ref MyDataTable # Grants access to MyDataTable
Events:
MyApiEvent:
Type: HttpApi
Properties:
Path: /items
Method: GET
MyDataTable:
Type: AWS::Serverless::SimpleTable
Properties:
PrimaryKey:
Name: id
Type: StringExporting Important Values
After deploying your serverless application, you often need to know the endpoint URL of your API or the name of your DynamoDB table.
The Outputs section in your SAM template allows you to export these values, making them easily accessible after deployment.
Outputs:
ApiUrl:
Description: "API Gateway endpoint URL for Prod stage for Hello World function"
Value: !Sub "https://${ServerlessHttpApi}.execute-api.${AWS::Region}.amazonaws.com/hello"A Full Serverless Template
Here's a more complete SAM template that defines an HTTP API endpoint, a Lambda function to handle requests, and a DynamoDB table for data storage.
Notice how different resource types are declared and linked together.
AWSTemplateFormatVersion: '2010-09-09'
Transform: AWS::Serverless-2016-10-31
Description: A complete serverless API with Lambda and DynamoDB
Resources:
MyApiFunction:
Type: AWS::Serverless::Function
Properties:
Handler: app.lambda_handler
Runtime: python3.9
CodeUri: s3://my-bucket/full-app.zip
Policies:
- DynamoDBReadWriteAccess:
TableName: !Ref MyItemsTable
Events:
MyApiEvent:
Type: HttpApi
Properties:
Path: /items
Method: GET
MyItemsTable:
Type: AWS::Serverless::SimpleTable
Properties:
PrimaryKey:
Name: itemId
Type: String
Outputs:
ApiEndpoint:
Description: "API Gateway endpoint URL"
Value: !Sub "https://${ServerlessHttpApi}.execute-api.${AWS::Region}.amazonaws.com/items"SAM Template Check
Which of the following are valid top-level sections in a SAM template?
Recap: Defining Serverless Resources
In this lesson, you learned how to define various serverless resources within a SAM template. We covered:
- The basic structure of a SAM template.
- Declaring
AWS::Serverless::Functionfor Lambda. - Integrating Lambda with API Gateway using
Events. - Defining
AWS::Serverless::SimpleTablefor DynamoDB. - Granting permissions with IAM
Policies. - Using the
Outputssection to export values.
Next, we'll learn how to deploy these templates to AWS!
Häufig gestellte Fragen
Ist die Lektion „Serverless-Ressourcen definieren“ kostenlos?
Ja — der vollständige Text von „Serverless-Ressourcen definieren“ ist hier im Web kostenlos zu lesen. Um sie interaktiv zu üben (integrierter Code-Editor und 24/7 KI-Tutor) und den Rest des Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurses freizuschalten, upgrade auf CoddyKit PRO. Der Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Kurs umfasst insgesamt 4 Lektionen.
Was lerne ich in „Serverless-Ressourcen definieren“?
Schreiben Sie SAM-Templates, um Lambda Functions, API-Gateway-Endpunkte, DynamoDB-Tabellen und andere Serverless-Komponenten zu definieren. Du übst Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway mit praktischem Code, den du direkt im Browser ausführst, und ein 24/7 KI-Tutor beantwortet deine Fragen während du die Lektion bearbeitest.
Brauche ich Erfahrung, um Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway zu starten?
Keine Vorkenntnisse erforderlich. Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway auf CoddyKit ist für Anfänger bis fortgeschrittene Lernende strukturiert, sodass du hier starten oder von Anfang an beginnen und in deinem eigenen Tempo voranschreiten kannst. Dies ist Lektion 2 von 4.
Wie lange dauert die Lektion „Serverless-Ressourcen definieren“?
Die meisten CoddyKit-Lektionen dauern etwa 5–10 Minuten. Jede ist kompakt und interaktiv, sodass du stetig Fortschritte machst und genau dort weitermachst, wo du aufgehört hast – im Web und in der App.
Kann ich in dieser Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion Code schreiben und ausführen?
Ja. Jede Serverless Backend with AWS Lambda & API Gateway-Lektion enthält einen integrierten Code-Editor, sodass du echten Code direkt in deinem Browser schreibst und ausführst und sofort KI-Feedback erhältst — ohne lokale Einrichtung erforderlich.
Alle Lektionen in diesem Kurs
- Einführung in AWS SAM
- Serverless-Ressourcen definieren
- SAM-Anwendungen deployen
- Lokales Testen und Debuggen mit SAM CLI